1、json.dumps()

 json.dumps()用于将dict类型的数据转成str,因为如果直接将dict类型的数据写入json文件中会发生报错,因此在将数据写入时需要用到该函数。

转换案例:

 1 import json
2
3 name_emb = {'a':'1111','b':'2222','c':'3333','d':'4444'}
4
5 jsObj = json.dumps(name_emb)
6
7 print(name_emb)
8 print(jsObj)
9
10 print(type(name_emb))
11 print(type(jsObj))

json.dumps()用于将dict类型的数据转成str

1     {'a': '1111', 'c': '3333', 'b': '2222', 'd': '4444'}
2 {"a": "1111", "c": "3333", "b": "2222", "d": "4444"}
3 <type 'dict'>
4 <type 'str'>

运行结果

若在数据写入json文件时,没有转格式,报错如下

    import json    

    name_emb = {'a':'1111','b':'2222','c':'3333','d':'4444'}    

    emb_filename = ('/home/cqh/faceData/emb_json.json')    

    # jsObj = json.dumps(name_emb)      

    with open(emb_filename, "w") as f:
f.write(name_emb)
f.close()

未转换时候的错误示例

2、json.loads()

   json.loads()用于将str类型的数据转成dict

 1 import json
2
3 name_emb = {'a':'1111','b':'2222','c':'3333','d':'4444'}
4
5 jsDumps = json.dumps(name_emb)
6
7 jsLoads = json.loads(jsDumps)
8
9 print(name_emb)
10 print(jsDumps)
11 print(jsLoads)
12
13 print(type(name_emb))
14 print(type(jsDumps))
15 print(type(jsLoads))

json.loads()用于将str类型的数据转成dict

    {'a': '1111', 'c': '3333', 'b': '2222', 'd': '4444'}
{"a": "1111", "c": "3333", "b": "2222", "d": "4444"}
{u'a': u'1111', u'c': u'3333', u'b': u'2222', u'd': u'4444'}
<type 'dict'>
<type 'str'>
<type 'dict'> #注:'a'变成了u'a'是因为发生了类型转换,str会转换成unicode

运行结果如下:

注:'a'变成了u'a'是因为发生了类型转换,str会转换成unicode

3、json.dump()

  json.dump()用于将dict类型的数据转成str,并写入到json文件中。下面两种方法都可以将数据写入json文件

 1     import json
2
3 name_emb = {'a':'1111','b':'2222','c':'3333','d':'4444'}
4
5 emb_filename = ('/home/cqh/faceData/emb_json.json')
6
7 # solution 1
8 jsObj = json.dumps(name_emb)
9 with open(emb_filename, "w") as f:
10 f.write(jsObj)
11 f.close()
12
13 # solution 2
14 json.dump(name_emb, open(emb_filename, "w"))

json.dump()用于将dict类型的数据转成str,并写入到json文件中。

 4、json.load()

 json.load()用于从json文件中读取数据。

 1     import json
2
3 emb_filename = ('/home/cqh/faceData/emb_json.json')
4
5 jsObj = json.load(open(emb_filename))
6
7 print(jsObj)
8 print(type(jsObj))
9
10 for key in jsObj.keys():
11 print('key: %s value: %s' % (key,jsObj.get(key)))

json.load()用于从json文件中读取数据。

1     {u'a': u'1111', u'c': u'3333', u'b': u'2222', u'd': u'4444'}
2 <type 'dict'>
3 key: a value: 1111
4 key: c value: 3333
5 key: b value: 2222
6 key: d value: 4444

结果

【Python】Json序列化和反序列化模块dumps、loads、dump、load函数介绍的更多相关文章

  1. python json序列化与反序列化操作

    python json序列化与反序列化操作 # dumps() dict-->str 序列化 # loads() str---dict 反序列化 result1 = json.dumps({'a ...

  2. Python Json序列化与反序列化

    在python中,序列化可以理解为:把python的对象编码转换为json格式的字符串,反序列化可以理解为:把json格式字符串解码为python数据对象.在python的标准库中,专门提供了json ...

  3. 细说【json&pickle】dumps,loads,dump,load的区别

    1 json.dumps() json.dumps()是将字典类型转化成字符串类型. import json name_emb = {'a':'1111','b':'2222','c':'3333', ...

  4. Python中的Json模块dumps、loads、dump、load函数介绍

    Json模块dumps.loads.dump.load函数介绍 1.json.dumps() json.dumps() 用于将dict类型的数据转成str,因为如果直接将dict类型的数据写入json ...

  5. Python库:序列化和反序列化模块pickle介绍

    1 前言 在“通过简单示例来理解什么是机器学习”这篇文章里提到了pickle库的使用,本文来做进一步的阐述. 通过简单示例来理解什么是机器学习 pickle是python语言的一个标准模块,安装pyt ...

  6. python:序列化与反序列化(json、pickle、shelve)

    本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Py ...

  7. python的序列化和反序列化以及json

    python 的序列化和反序列化用于内存之间的共享,包括服务器和客户端的共享,两个Python程序之间的共享,以及以字符串的形式存储到硬盘中. pyhton 的pickle 可以对Python的各种数 ...

  8. Python实现JSON序列化和反序列化

    在我的应用中,序列化就是把类转成符合JSON格式的字符串,反序列化就是把JSON格式的字符串转换成类.C#的话直接用Newtonsoft.JSON就可以了,非常好用.本来以为python也会有类似的库 ...

  9. Json模块dumps、loads、dump、load函数介绍

    转自:http://blog.csdn.net/mr_evanchen/article/details/77879967 Json模块dumps.loads.dump.load函数介绍 1.json. ...

随机推荐

  1. MySQL数据库基础-3

    SQL语言 结构化的查询云烟 有国际标准. 非常容易学习的,关注数据本身,类似于shell SQL解释器 命令行效率比较高 应用编程接口 ODBC:Open Database Connectivity ...

  2. 手把手教你如何制作和使用lib和dll

    本文的内容经过本人亲自调试,确保可用,实用,测试环境为win10+vs2015+C++ 目录 静态库 什么是静态库? 怎么创建 如何使用 静态库的第一种使用方法 静态库的第二种使用方法 动态链接库 动 ...

  3. python的deque(双向)队列详解

    首先 python的队列有很多种 Python标准库中包含了四种队列,分别是queue.Queue / asyncio.Queue / multiprocessing.Queue / collecti ...

  4. DEM轨迹后处理

    更推荐的方法:https://www.cnblogs.com/Jay-CFD/p/12195294.html 2020.6.16更新 方法一:直接在paraview中显示 首先在输出颗粒信息的时候保存 ...

  5. Graph-GCN

    前言 在大型图中,节点的低维向量embedding被证明了作为各种各样的预测和图分析任务的特征输入是非常有用的.顶点embedding最基本的基本思想是使用降维技术从高维信息中提炼一个顶点的邻居信息, ...

  6. ZooKeeper CentOS7上安装

    下载http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper(我下的是zookeeper-3.4.14) 1.创建 /usr/local/services/zook ...

  7. hello world .net core 微服务框架 Viper

    1.Viper是什么? Viper 是.NET平台下的Anno微服务框架的一个示例项目.入门简单.安全.稳定.高可用.全平台可监控.底层通讯可以随意切换thrift grpc. 自带服务发现.调用链追 ...

  8. 简单粗暴套娃模式组json发送https请求

    各位童鞋大家好,向来简单粗暴的铁柱兄给大家来玩一手套娃模式来组Json数据,不说别的,无脑套. 当然,这一手比较适合临场用一下,若长期用的话建议搞一套适用的框架,只管set就好了.话不多说开始上课. ...

  9. 微信小程序简单封装图片上传组件

    微信小程序简单封装图片上传组件 希望自己 "day day up" -----小陶 我从哪里来 在写小程序的时候需要上传图片,个人觉得官方提供的 Uploader 组件不是太好用, ...

  10. Dapr Java Http 调用

    版本介绍 Java 版本:8 Dapr Java SKD 版本:0.9.2 Dapr Java-SDK HTTP 调用文档 有个先决条件,内容如下: Dapr and Dapr CLI. Java J ...